Содержание к диссертации
Введение
Раздел I. Теоретические и методологические проблемы исследования и оценки секторальных инновационных систем в экономике, основанной на знаниях 14
Глава 1. Теоретические проблемы концепции СИС 14
1.1. Теоретические основы концепции инновационных систем 14
1.2. Содержание и особенности секторальных инновационных систем 25
1.3. Закономерности эволюции СИС 42
Выводы 64
Глава II. Методологические проблемы анализа и оценки СИС в новой экономике 70
2.1. Методологические подходы к анализу инновационных систем 70
2.2. Институциональный подход к оценке СИС 83
2.3. Эволюционный подход к анализу и формированию политики в СИС 97
Выводы 113
Глава III. Использование институционального подхода для оценки развития СИСн России 115
3.1. Система управления СИСн России 116
3.2. Развитие финансовых институтов 123
3.3. Производство знаний: секторальная система ИиР 131
3.4. Институты инновационной инфраструктуры СИСн 147
3.5. Производственный сектор СИСн 157
Выводы 166
Глава IV. Эмпирические исследования развития СИСн: эволюционный подход 170
4.1. Целевая функция: вектор развития системы 170
4.2. Агенты, институты, взаимосвязи и сети 189
4.3. База знаний и секторальные технологии 199
Выводы 209
Раздел II. Формирование технологических приоритетов СИС с использованием инструментария Форсайта 214
Глава V. Теоретические основы Форсайта 214
5.1. Форсайт индустриального общества: опыт и основные уроки 214
5.2. Сущность и особенности Форсайта 219
5.3. Форсайт экономики, основанной на знаниях 224
Выводы 237
Глава VI. Методы Форсайта 238
6.1. Метод Дельфи 238
6.2. Построение сценариев 244
6.3. Разработка дорожных карт 254
6.4. Сканирование и мониторинг, бенчмаркинг и SWOT 257
6.5. Дерево целей и морфологический анализ 261
6.6. Анализ влияния на тренды 263
Выводы 265
Глава VII. Методология секторального Форсайта для формирования технологических приоритетов СИС 265
7.1. Технология разработки секторального Форсайта 265
7.2. Методологические проблемы аналитического этапа Форсайта 273
7.3. Дельфи – Диалог 287
7.4. Стратегический сценарий 299
Выводы 309
Заключение 311
Список использованной литературы 330
- Содержание и особенности секторальных инновационных систем
- Эволюционный подход к анализу и формированию политики в СИС
- Производство знаний: секторальная система ИиР
- Форсайт экономики, основанной на знаниях
Содержание и особенности секторальных инновационных систем
Согласно определению автора СИС представляют собой сети агентов, чья деятельность основывается на единой научной и технологической парадигме и базе знаний, встроена в экономическую, социальную и институциональную среду и направлена на генерирование, диффузию и использование знаний и инноваций, формирование стратегий и политики для обеспечения конкурентоспособности секторальной продукции. СИС являются секторальными/ отраслевыми/продуктовыми проекциями НИС. В них объединяется в единое целое определенная группа продукции с технологиями, на которых они производятся, и базой знаний, которая является основой конкурентоспособности. Автором выявлено, что, несмотря на общие теоретические основы и понятийный аппарат, НИС, РИС и СИС различаются границами системы, институтами, целевой направленностью, составом агентов и другими компонентами. Они являются коэволюционирующими системами. Автором обосновано, что миссией СИС является удовлетворение потребностей общества путем генерирования, диффузии и использования знаний и инноваций, обеспечивающих конкурентоспособность секторальной продукции, а основными функциями системы является генерирование, диффузия и использование знаний и инноваций путем интеграции разнородных по компетенциям агентов, формирования сетей, стратегий и политики, нацеленных на производство конкурентоспособной продукции. Основными компонентами СИС являются агенты и сети, институты, база знаний, продукция и технологии. Исследования автора показали, что основные компоненты системы требуют уточнения. В состав агентов должны быть включены научные организации (государственные и частные), организации, обеспечивающие трансферт, диффузию и коммерциализацию знаний и инноваций, ТНК и организации, обеспечивающие инновационную деятельность агентов. Корректное выделение агентов играет большую роль для выявления границ и структуры СИС, ее институциональной модели, и для оценки и управления развитием системы. В работе установлено, что структура взаимосвязей и типы сетей предопределяется не только особенностями технологий, спроса, базы знаний, процесса познания, но и особенностями коммерциализации НИОКР, диффузии знаний и инноваций, а в условиях глобализации глобальные факторы и вызовы влияют на типологию сетей и структуру взаимосвязей.
Институты играют ключевую роль в развитии СИС, но эта проблема остается неисследованной; ее сводят к двум секторальным институтам: стандарты и финансовые институты. Автором выявлены: (1) регулятивные институты национальной экономики (институт собственности, банкротства, налогообложения, контрактная система, регулирования прав потребителей, распределения субсидий), НИС (институты, регулирующие права на объекты интеллектуальной собственности, институт инкубаторов, венчурного финансирования, антимонопольное законодательство, распределения бюджетных средств на развитие науки) и СИС (стандарты, правовая база развития СИС, финансовые институты), влияющие на развитие СИС; (2) международные институты, специфичные для СИС; (3)нормативные институты (предпринимательская, политическая, экологическая культура, нормы и ценности научного сообщества, сформировавшаяся практика оценки научных исследований, результативности исследователей, цитирования публикаций). Выявлено, что в новой экономике когнитивные институты играют новую роль в генерировании, коммерциализации знаний и разработке политики, поскольку ИС превращаются в сетевые. Институты формируют правила игры, снижают неопределенности и воспроизводятся агентами в процессе функционирования и взаимодействия.
Ключевым нерешенным теоретическим вопросам является, что делает СИС системой, а не конгломератом агентов. Автором выявлено, что связанность агентов, их нацеленность на выполнение миссии системы, а также на то, что СИС имеет институциональные границы, структуру и развивается, коэволюционируя с внешней средой, формирует СИС как систему. В основе связанности агентов СИС лежит единая научная и технологическая парадигмы и она реализуется через сети.
Автором выявлены и обоснованы следующие подсистемы внешней среды с потенциально сильным влиянием на траекторию системы: НИС, сопряженные СИС, рынок товаров, услуг, трудовых ресурсов, финансовая и образовательная система, система коммуникаций, макроэкономическая и экологическая политика. Специфика секторов экономики, глобальная СИС и РИС также влияют на инновационные процессы, структуру взаимосвязей и траекторию системы.
Фундаментальные изменения в эволюции формируют новые вызовы к инновационным системам. Анализ вектора влияния фундаментальных изменений в эволюции на ИС и инновационную политику позволяет сделать вывод, что подходы к исследованию, анализу и оценке ИС, заложенные основателями концепции, которые базировались на выводах теории эволюции и системном анализе, оказываются недостаточными. Автор обосновал, что, с одной стороны, в экономике, основанной на знаниях, появилась необходимость использовать выводы теории хаоса и сложности для исследования развития ИС, а, с другой стороны, автором обосновано, что ИС можно отнести к классу сложных адаптивных систем, способных демонстрировать хаотическое поведение. Это позволило сделать вывод, что в новой экономике теория сложности и хаоса должны быть включены в теоретический фундамент концепции, а багаж знаний, накопленный в теории хаоса и сложности, следует использовать в концепции ИС.
Анализ влияния фундаментальных изменений в эволюции на СИС позволил автору сделать вывод, что в новой экономике необходимо расширить границы нашего понимания сущности, особенностей и свойств системы, которые необходимо включить в анализ и управление ИС нового уровня сложности, развивающихся в условиях быстрых изменений. Автором обосновано, что в новой экономике СИС необходимо рассматривать как самоорганизующиеся, коэволюционирующие, адаптивные, целостные, открытые, иерархические, уязвимые и устойчивые системы, способные разрабатывать согласованные и скоординированные стратегии и действия. Автор пришел к выводу, что единство целевой функции, научной и технологической парадигм, модели экономики и факторов наследственности для всех агентов создает базис для согласованных стратегий в национальных границах. Единство научной и технологической парадигм для стран и регионов мира формирует основу для согласованных действий на глобальном уровне, а развитие некоторых технологий требует создания глобальных координационных институтов. Культурные, ценностные характеристики и факторы наследственности имеют национальные особенности и задают отличия между СИС различных стран.
Важную роль для разработки методологии анализа СИС и для управления ими имеет понимание закономерностей эволюции СИС и особенностей их развития в новой экономике.
В работе выявлено, что эволюция ИС – это результат внутренних изменений и взаимодействия с внешней средой. Инновации являются основным источником и драйвером изменений и источником разнообразия в ИС. Эволюционные инновации предопределяют эволюционные изменения, а революционные – меняют таксономию системы. Источником новых знаний является наука, опыт, знания, которые привносятся из сопряженных СИС, знания, полученные в процессе взаимодействия агентов. Различные источники новых знаний имеют разный потенциал воздействия на траекторию ИС на различных стадиях жизненного цикла. Внешняя среда является драйвером изменений. В условиях глобализации воздействие геополитических, геоэкономических и геоэкологических изменений на траекторию ИС усиливается.
В работе выявлены и исследованы закономерности цикличного развития СИС, в основе которых лежат закономерности цикличного развития науки, инноваций и технологий. В динамике СИС автором выделено четыре этапа: (1) зарождение, на котором формируется база научных знаний, исследовательские сети, режим познания, селекции научных направлений и проектов, когнитивные институты, квалифицированные научные кадры; (2) становление, на котором формируются новые рынки, сети по диффузии и коммерциализации знаний, взаимодействию с внешней средой и по разработке политики, инновационная инфраструктура, система управления СИС, режим селекции, секторальные институты, включая когнитивные институты; на этом этапе движущей силой развития является научная и технологическая парадигмы, которые задают требования всем агентам, институтам, сетям и подсистемам внешней среды и формируют систему в соответствии с особенностями базы знаний и технологий; (3) роста, на котором СИС представляет собой целостную систему, она работает в замкнутом режиме и не «пропускает» нововведения, способные разрушить целостность системы и вывести ее из состояния динамического равновесия; (4) перехода к новому порядку, на котором секторальная продукция и технологии исчерпали потенциал своего роста, поэтому резко падает эффективность капитальных вложений в традиционных направлениях и внедрение базисных нововведений становится единственной возможностью прибыльного инвестирования. На этом этапе СИС переходит к новой модели, но прежняя модель отмирает только в том смысле, что развитие на ней не основывается. Исследование генетических основ развития СИС позволило автору выявить следующие основные факторы наследственности: база знаний, сети, накопленный потенциал и компетенции, модель взаимодействия между наукой и бизнесом, агенты и институты, внешние факторы наследственности (модель управления экономикой и НИС, структура экономики и базы знаний НИС, структура социально-экономических проблем, система образования).
Выявлено, что научная и технологическая парадигма выполняют роль аттрактора для ИС, который «организует» систему, очерчивает коридор, в котором происходят изменения в рамках жизненного цикла, «задает» разнообразие агентов, уровень сложности базы знаний, технологий и сетей, режим селекции и познания, привносит связанность и согласованность в развитие системы. Более того, он «препятствует» снижению уровня сложности, поскольку в этом случае система не реализует возможности, заложенные новой парадигмой, и не будет конкурентной. Факторы наследственности и аттракторы задают коридор развития системы в будущем; детерминизм, который служит основой принятия стратегических решений в переходный период. Конкретная траектория в рамках коридора возникает в результате переплетения различных случайных событий и факторов, следовательно, в переходный период закономерность сосуществует на равных правах со случайностью и неопределенностью.
Хаос выполняет различную роль на различных этапах развития СИС. На этапе роста он является двигателем эволюционных изменений на микроуровне. В переходный период его роль меняется. Автором выявлены три возможных траектории перехода к новому порядку: (1) согласованная трансформация, при которой все компоненты системы и подсистемы внешней среды согласованно перестраиваются в соответствии со спецификой нового аттрактора и факторов наследственности; (2) рассбалансированная трансформация, при которой развитие базисных инноваций тормозится инерцией институтов, сопряженных СИС, системой образования; (3) хаотическая трансформация, при которой неадекватные институты, внешняя среда и конфликт с внешними аттракторами приводят к усилению позиции старой модели и разрушению основ новой модели: деградации базы знаний и исследовательских сетей нового цикла. Хаос нарушает согласованность в развитии старой модели СИС и в этом его функция созидательного разрушения, но на стадии хаотической трансформации он способствует разрушению основ новой модели СИС, то есть начинает играть функцию хаотического разрушения.
Эволюционный подход к анализу и формированию политики в СИС
Количество патентных заявок российских патентозаявителей в области нанотехнологий за 2000-е годы увеличилось в 3.8 раза. В мировом рейтинге Россия занимает 6-7 место, однако то, что касается подачи патентных заявок в патентные организации других стран, Россия остается далеко позади многих стран мира. У российских ученых и научных организаций недостаточно мотиваций для патентования изобретений. До сих пор не урегулирован вопрос о правах на интеллектуальную собственность, полученных на бюджетные средства, нет разделения прав между учеными и организациями, в штате которых работают эти ученые, нет мотиваций ни у физических, ни у юридических лиц. Физические лица не видят для себя финансовой выгоды, а мотивации юридических лиц подавлены низкой оценочной стоимостью интеллектуальной собственности. Кроме того, патент раскрывает достаточно много информации, но не является надежной защитой от копирования. За последние годы общая ситуация с защитой прав на объекты интеллектуальной собственности начала меняться к лучшему, однако опрос автора показал, что около 10% респондентов все еще считают, что недостаточная защита прав на объекты интеллектуальной собственности является чрезвычайно острой проблемой, около 16% респондентов отнесли ее к серьезной проблеме, а около 23% респондентов рассматривают ее как ощутимую проблему.
Одним из проявлений роста уровня сложности ИС стало создание ЦКП, в которых аккумулируется высокотехнологичное дорогостоящее оборудование; они превратились в важные структуры секторальной сферы ИиР. ЦКП появились в СИС как структуры исследовательской инфраструктуры, которые укомплектовываются многофункциональным оборудованием, причем всем структурам СИС обеспечивается доступ к такого рода оборудованию. Проведенный автором анализ позволил выделить четыре этапа в развитии этих структур в России, причем на каждом этапе менялись основные игроки, их мотивации и условия, в которых они действовали. Создание ЦКП началось в 80-е годы прошлого столетия. В этот период ставилась задача более эффективного использования научного оборудования в наукоемких регионах. Сама инициатива исходила от научного сообщества и структур власти. В 90-е годы начался второй этап; центры создавались как реакция на ускоряющийся моральный и физический износ научного оборудования по инициативе руководителей вузов и исследовательских институтов. На третьем этапе роль федеральных структур власти изменилась, причем основным драйвером стала Минпромнауки. ЦКП получили статус приоритета научной и инновационной политики России и были включены в ФЦП НТП. Эти меры были направлены на то, чтобы в сжатые сроки изменить негативную тенденцию старения научного оборудования. Наконец, после принятия Президентской инициативы в области нанотехнологий была разработана ФЦП «Развитие инфраструктуры наноиндустрии в РФ на 2008-2011 годы”, которая ознаменовала переход к четвертому этапу. Важнейшая задача программы - создание национальной нанотехнологической сети (ННС) и оснащение головных организаций передовым оборудованием, которое должно использоваться в режиме ЦКП. Координатором и основным инвестором программы является Минобрнауки, но программа межведомственная; в ней представлены со своими, хотя и более скромными бюджетами, такие структуры, как Минпромторг, Роскосмос, Росатом, академический сектор. Отличительной чертой четвертого этапа является взаимодействие между основными структурами власти федерального уровня, то есть формируется новое поле для диалога с целью принятия скоординированных решений. Таким образом, одновременно в России действовало две федеральные программы, в приоритеты которых вошли ЦКП.
Следует подчеркнуть, что на третьем и четвертом этапах ЦКП финансировались не только из федерального, но и из региональных бюджетов и начала формироваться уния между региональными и федеральными структурами власти. ЦКП стали также учреждаться в рамках программ создания федеральных университетов. Наконец, корпоративные и международные структуры также начали, по крайней мере, «держать в поле зрения» эти структуры. Проведенное автором обследование ЦКП показало, что 7% центров имели финансовые вливания от частных инвесторов на закупку оборудования, и около 17% - от международных организаций, но их доля в общем объеме инвестиций была незначительна.
По результатам сканирования и мониторинга автором создана база данных ЦКП. На Рис.11. показано распределение ЦКП4 по приоритетным направлениям. Около 55% от общего числа ЦКП – это центры, работающие на поле нанотехнологий. Приблизительно около
Если сравнивать с ЕС, то Россия по некоторым позициям не уступает. Страны ЕС рассматривают ЦКП как приоритет на пути создания сбалансированной и конкурентоспособной СИСн. В 2005 году под эгидой Европейской комиссии был реализован проект «European Nanotechnology Infrastructure and Networks», задачей которого стало картирование потенциала в этой области для разработки стратегии и политики. В ходе реализации проекта были выявлены 241 ЦКП в области нанотехнологий, созданных в 28 странах; 18 центров отнесены к объектам исследовательской инфраструктуры ЕС; это крупные центры, располагающие комплексным многофункциональным оборудованием, в некоторых численность занятых превышает 1000 человек, в одном (Minatec – Франция) она составляет 4500 человек. Основная же часть центров – это относительно небольшие ЦКП. На основании результатов проекта автором проведены расчеты распределения ЦКП по странам ЕС (см. Рис. 13) и по технологическим областям, которые использованы для сравнения с российскими пропорциями. С большим отрывом лидирует Германия; следует отметить, что Германия - это признанный мировой лидер в этой области.
Производство знаний: секторальная система ИиР
Другим примером может служить зарождающаяся новая культура проведения мульти- и междисциплинарных исследований и экспертизы такого рода исследований при выделении грантов; на этом поле формируются новые регуляторы, зарождается новая практика решения проблем. Ученые различных дисциплин используют разный научный язык, поэтому в процессе проведения мульти- и междисциплинарных исследований формируется общий, понятный всем язык, то есть формируются когнитивные институты. По нашему мнению, в ближайшей перспективе эти изменения окажут существенное влияние на другие СИС и на НИС в целом, поскольку ИС уже ступили на траекторию роста значимости мультидисциплинарных исследований; нанотехнологии в определенном смысле прокладывают дорогу для других СИС, поскольку они по своей природе являются таковыми. Это можно отнести и к системе экспертизы мульти – и междисциплинарных исследований.
База знаний и секторальные технологии Научные знания являются не просто основой, но двигателем развития СИС, поэтому специфика самой базы знаний, составляющей фундамент СИС, оказывает существенное влияние на все ее остальные блоки и на СИСн в целом, на траекторию ее развития. Исторически нанотехнологии во многом обязаны своим появлением нескольким фундаментальным открытиям конца прошлого столетия в прикладной физике и молекулярной химии. Как и любая другая секторальная инновационная система, СИСн основывается на нескольких базисных открытиях фундаментальной науки. Они достаточно хорошо известны ученым, занимающимся нанотехнологиями. В 1931 году немецкие физики Макс Кнолл и Эрнст Руска создали электронный микроскоп, который впервые позволил исследовать объекты на наноуровне. В конце 50-х годов Нобелевский лауреат Ричард Фейнман впервые отметил чрезвычайные возможности, открывающиеся перед наукой путем манипулирования материей на молекулярном уровне. Он предвосхитил развитие нанотехнологий. В 1981 году немецкие физики Герд Бинниг (Gerd Binnig) и Генрих Рорер (Heinrich Rohrer) из исследовательской лаборатории IBM создали сканирующий растровый туннельный микроскоп, который позволил им увидеть отдельные атомы. А уже в 1986 году этот микроскоп был модернизирован Гердом Биннигом и позволил не только наблюдать атомы, но и манипулировать ими. Эти ученые за свои революционные труды были удостоены Нобелевской премии. С появлением сканирующего микроскопа началось развитие нанотехнологий - способов обработки частиц, размеры которых находятся в пределах от одного до ста нанометров. В конце 80-х годов ими был создан атомный микроскоп. Манипулированием атомов при помощи сканирующего микроскопа занимался и ученый Дон Айглер (Don Eigler), который также проводил свои эксперименты в лабораториях IBM. В 1989 году он впервые не только смог переместить атомы при помощи сканирующего микроскопа, но и научился делать это в заданных направлениях и на заданные расстояния. Таким образом, научные прорывы в прикладной физике открыли новые возможности манипулирования материей на атомарном уровне, чуть позже этот подход в нанотехнологиях получил название нисходящий подход (top-down).
Ряд фундаментальных исследований в молекулярной химии, которые, как и создание сканирующего микроскопа, пришлись на 80-е годы, создали еще одну область для развития нанотехнологий. В 1985 году Ричард Смоллей (Richard Smalley) и его соавторы открыли углеродные наношары (C-60 carbon nanoballs), известные как фуллерены, наделенные специфическими физическими и химическими свойствами. В начале 90-х годов ХХ столетия Сумио Иджима (Sumio Iijima) создал углеродные нанотрубки и технологии их производства. Синтез новых углеродных материалов рассматривается в нанотехнологиях как восходящий подход (bottom-up). Фундаментальные открытия в прикладной физике и молекулярной химии сформировали новую область науки и технологий; в начале 90-х годов ХХ столетия появились такие научные журналы, как «Nano Letters» (американского химического сообщества), «Journal of Nanoscience and Nanotechnology». Одновременно во всем мире начали проводиться научные конференции в различных нанообластях. Это повлияло существенно на развитие научной базы и секторальной сферы ИиР. Наконец, на рубеже веков государственные структуры власти различных стран мира, вслед за Национальным научным фондом США, приступили к разработке механизмов государственной поддержки нанотехнологий, инвестируя на ранней стадии в создание научной инфраструктуры (поскольку она является чрезвычайно дорогостоящей), в человеческий капитал и формирование когерентной нанообласти. Переплетение этих событий подтолкнуло создание СИСн и секторальной сферы ИиР.
Каковы особенности научной базы СИСн, что выделяет научную базу СИСн от других секторальных инновационных систем? Во-первых, следует особо отметить, что она развивается на пересечении ряда фундаментальных областей знаний и ряда прикладных наук, она междисциплинарная и мультидисциплинарная и характеризуется высоким уровнем сложности. Во второй главе автором было выявлено, что уровень сложности научной базы – это одна из ключевых характеристик базы знаний ИС в новой экономике. Нанообласть выделяется среди других научных и технологических областей чрезвычайной широтой научных дисциплин, на которых основываются технологии; она не является когерентной, по крайней мере, на сегодняшний день. Анализ публикаций показывает, что наиболее важную роль на текущем этапе развития СИС играют прикладная физика, материаловедение, физическая химия, химия и молекулярная биология.
Во-вторых, грань между фундаментальными и прикладными исследованиями размыта; на наш взгляд, это еще одно свидетельство сложности базы знаний и отличает эту область от многих других. В 1997 году Д. Стокс сформулировал концепцию «use – inspired research» для исследований, которые не являются чисто фундаментальными или чисто прикладными (Stokes D. Pasteur s Quadrant. Basic Science and Technological Innovation. Washington D.C.: Brookings Inst. Press, 1997. 196 p.). Эта концепция была использована для изучения развития биотехнологий, которые относятся к «science – based technology» (Evans I. Sharing the Harvest: The Uncertain Fruits of Public/Private Collation in Plant Biotechnology: Doctoral Dissertation, Department of Sociology. University of Stanford, 2004). Нанотехнологии также относятся к такого класса технологиям, где исследования фундаментальных феноменов на наноуровне включают технологические аспекты и наоборот.
В-третьих, некоторые блоки базы знаний относятся к кодифицированным знаниям, одновременно другая часть базы знаний таковой не является и передается только через человеческий фактор. Следует отметить, что в этом плане СИСн повторяет траекторию секторальных инновационных систем, базирующихся на биотехнологиях. Уровень кодифицируемости знаний – это еще одна ключевая характеристика базы знаний; он влияет на формирование сетей в СИСн как для производства знаний и инноваций, так и для их коммерциализации, равно как и на режим познания. Поскольку некодифицируемые знания играют важную роль, то это предопределяет значимость сетей в производстве знаний и их коммерциализации.
С одной стороны, знания, лежащие в основе развития нанотехнологий, являются очень специальными, а с другой стороны, они в значительной степени основываются на системе знаний, составляющих фундамент развития материаловедения, физики, химии, то есть на системных знаниях.
Форсайт экономики, основанной на знаниях
Формирование информационной базы для Программы решается в блоке «Сканирование и мониторинг». Принципиальной задачей этого блока является сбор, верификация и структурирование информации относительно тенденций, проблем и возможностей, сформировавшихся на глобальном и национальном уровнях, построение при необходимости баз данных, выявление и мониторинг «ранних сигналов». Анализ тенденций внешнего фона и стартовых условий развития СИС производится в блоке «Бенчмаркинг». В глобализирующейся экономике в этом блоке должен проводиться сопоставительный анализ национальных тенденций, проблем и возможностей с теми, которые сложились в других регионах мира. В блоке «SWOT» в сжатом виде производится выделение секторальных сильных и слабых позиций, а также возможностей и угроз.
Следующий этап разработки секторальной Форсайт-программы - исследование перспектив технологического развития. Для этих целей в авторской методологии используется три метода: Дельфи, построение сценариев, технологические дорожные карты.
Центральные позиции занимает Дельфи-метод. Если сравнивать Дельфи с другими методами опроса экспертов, то его преимущества не вызывают сомнений, он позволяет: во-первых, аккумулировать экспертные оценки широкого круга респондентов; во-вторых, вносить элемент дискуссии между респондентами, так как в каждом последующем раунде каждый респондент получает агрегированные оценки работы панели в предыдущем раунде, и соответственно каждый респондент может пересмотреть свои оценки либо, напротив, продумать те аргументы, которые предопределили отличие его индивидуальных оценок от оценок, сделанных панелью; в-третьих, анонимность Дельфи позволяет несколько нивелировать давление авторитетов; в-четвертых, по результатам Дельфи-опроса можно вычленить технологические позиции, по которым панель пришла к консенсусу, и те позиции, где мнения респондентов расходятся; в-пятых, результаты Дельфи-опроса позволяют провести приоритезацию технологий, задавая те критерии, которые различные субъекты политики считают наиболее важными (там же).
Однако классический Дельфи имеет и ряд недостатков. Во-первых, хотя он и позволяет выявить, приоритезировать возможности науки, новые технологии, которые могут появиться на рынке, но не нацелен на то, чтобы увязать их с различными вариантами динамики спроса на секторальную продукцию в перспективе, а также с геополитическими, культурными тенденциями, с теми регуляторами рынка, которые могут быть введены в перспективе на национальных и региональных рынках. Кроме того, в зарождающихся и быстро развивающихся областях науки и технологий по ряду технологических позиций нет консенсуса среди экспертного сообщества. Это создает опасность, что некоторые технологические позиции могут быть недооценены большинством экспертного сообщества и могут не попасть в разряд приоритетов. Это требует, как модификации самой технологии проведения Дельфи-опроса, так и его увязывания со сценариями. Во-вторых, при использовании классического Дельфи существует опасность, что на выходе будет получена своего рода экстраполяция сформировавшихся технологических тенденций. Для быстроразвивающихся областей науки и технологий, а на этапе перехода к новому технологическому порядку и для традиционных технологических областей, очень важное значение имеет выявление новых научных прорывов и новых рынков, предопределенных новыми научными открытиями, а также оценка новых технологий различными субъектами политики и потребителями инноваций.
Таким образом, недостатки, присущие Дельфи, потребовали разработки новой методологии Дельфи, основываясь на принципиально новой миссии Форсайта в экономике, основанной на знаниях, и учитывая фундаментальные изменения в эволюции. Эта задача решена в разработанном автором методе, который получил название «Дельфи-диалог».
Задача увязывания перспектив технологического развития с возможными
геополитическими, экономическими и социальными тенденциями решается в блоке «Сценарии». В сценариях следует исследовать возможные альтернативные варианты в развитии внешней среды (экономика и рынки, социальная сфера и система ценностей, экология, сопряженные СИС), а также оценить динамику рынка и траекторию развития технологий сектора в различных сценарных альтернативах. Уже накоплен большой опыт в разработке сценариев, однако общим недостатком этого метода сегодня является то, что методологически он построен на исследовании различных альтернатив будущего, но не нацелен на принятие стратегических решений. Более того, все еще не разработаны методологические подходы для увязывания траекторий социально-экономического и технологического развития. Кроме того, классические подходы к построению сценариев методологически не ориентированы на оценку взаимного влияния различных движущих сил, событий и факторов. Нелинейность развития различных систем уже вступила в противоречие с линейностью методологии построения сценариев. Для того чтобы оценить различные технологические траектории, автором разработан новый подход к разработке сценариев, который получил название «стратегический сценарий».
С развитием информационных технологий и программных средств все большую популярность приобретают различного рода методы визуализации. Они позволяют концентрированно аккумулировать информацию и изобразить ее графически. Такого рода графическое отображение позитивно влияет на работу экспертов на всех этапах Форсайта.
В корпоративном Форсайте и национальных программах Форсайта разрабатываются различного рода карты и дорожные карты на основании опросов экспертов, информации из Дельфи-опроса. В авторской методологии разработка дорожных карт предусматривается на аналитическом этапе и на этапе исследования перспектив технологического развития. Однако эти дорожные карты ориентируются на различные источники информации и выполняют различную миссию в программах технологического Форсайта. На аналитическом этапе целесообразна разработка дорожных карт, исходя из собранной информации, либо просто систематизация тех дорожных карт, которые были разработаны в рамках Форсайт-программ в других странах. Для многих технологических областей можно рекомендовать разработку следующих карт. Во-первых, по результатам сканирования целесообразна разработка карт научных организаций – лидеров в важнейших научных областях сектора. Важной задачей является сбор и систематизация технологических дорожных карт для отдельных научных областей секторальной науки и для отдельных технологий, разработанных в рамках различных проектов в других странах. Технологические дорожные карты для отдельных научных областей позволяют визуально продемонстрировать, на какой стадии находятся отдельные ключевые в этой области технологии, а также, когда можно ожидать появления этих технологий на рынке.
Похожие диссертации на Секторальные инновационные системы в экономике, основанной на знаниях
